인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML)의 맥락에서 교차 검증은 주어진 예측 모델 또는 알고리즘의 성능과 일반화 가능성을 평가하는 데 사용되는 중요한 통계 기술입니다. 이 방법은 모델이 너무 전문화되어 훈련 데이터에 대해서는 매우 잘 수행되지만 보이지 않거나 새로운 데이터에 대해서는 성능이 좋지 않을 때 발생하는 과적합과 같은 문제를 최소화하기 위해 노력합니다. 추천 시스템, 자연어 처리, 컴퓨터 비전과 같은 AI 애플리케이션에서 예측 모델이 수행하는 중요한 역할을 고려할 때 교차 검증은 모델 평가 프로세스의 필수 구성 요소로, 다양한 데이터 세트와 시나리오에서 고품질 성능을 보장합니다.
교차 검증에는 주로 사용 가능한 데이터 세트를 종종 "접기"라고 하는 두 개 이상의 개별 하위 집합으로 분할하는 작업이 포함됩니다. 일반적으로 모델은 이러한 접기 중 하나 이상에 대해 훈련된 다음 나머지 접기에 대해 테스트됩니다. 이 프로세스를 여러 번 반복하면 모델 성능에 대한 보다 정확하고 강력한 평가를 얻을 수 있습니다. 널리 사용되는 기술은 k-겹 교차 검증으로, 데이터를 k개의 동일한 하위 집합으로 나누고 모델을 k번 훈련하고 테스트할 때마다 다른 하위 집합을 테스트 데이터로 사용합니다. 모든 k 반복이 완료되면 결과의 평균을 계산하여 최종 모델 성능을 결정합니다.
예를 들어, 위치, 규모, 편의시설 등 다양한 요소를 기반으로 주택 가격을 예측하기 위해 AppMaster no-code 플랫폼을 사용하여 개발된 AI 애플리케이션을 생각해 보세요. 예측 모델의 성능을 평가하기 위해 10겹 교차 검증을 사용할 수 있습니다. 이는 사용 가능한 주택 데이터를 10개의 동일한 하위 집합으로 나누는 것을 의미합니다. 그런 다음 모델은 이러한 하위 집합 중 9개에 대해 훈련되고 나머지 하나에 대해 테스트됩니다. 이 프로세스는 10번 반복되며, 매번 다른 하위 집합을 테스트 데이터로 사용합니다. 정확도 및 평균 제곱 오차와 같은 성능 지표를 각 반복에 대해 계산한 다음 평균을 계산하여 모델의 전체 성능을 결정할 수 있습니다.
교차 검증은 다른 모델 평가 기술에 비해 몇 가지 장점을 제공합니다. 첫째, 훈련 및 테스트 목적으로 전체 데이터 세트를 활용하므로 단일 데이터 분할에 존재하는 잠재적 편향의 영향을 줄입니다. 또한 교차 검증은 다양한 하위 집합에서 모델을 반복적으로 훈련하고 테스트함으로써 모델 성능에 대한 보다 강력한 평가를 제공하며, 이는 실제 시나리오에서 AI 애플리케이션을 배포할 때 중요합니다. 또한 교차 검증은 특정 ML 알고리즘 매개변수에 대한 최적의 값을 식별하는 데 도움이 되므로 하이퍼 매개변수 조정에도 유용할 수 있습니다.
k-겹 교차 검증 외에도 다른 변형에는 계층화된 k-겹, LOOCV(leave-one-out) 및 LPOCV(leave-p-out) 교차 검증이 포함되지만 이에 국한되지는 않습니다. 이러한 변형은 다양한 데이터 특성 및 애플리케이션 요구 사항을 충족합니다. 예를 들어, 계층화된 k-겹 교차 검증에서 데이터 하위 집합은 원래 데이터 세트와 동일한 비율의 대상 클래스 레이블을 유지하는 방식으로 생성되어 훈련과 테스트 모두에서 다양한 클래스를 보다 균형있게 표현합니다. 단계. 이는 사기 탐지, 의료 진단 등의 분야에서 일반적으로 발생하는 불균형 데이터 세트에 특히 유용합니다.
백엔드, 웹 및 모바일 애플리케이션을 생성하기 위한 강력한 no-code 플랫폼인 AppMaster 에서는 교차 검증의 중요성을 과소평가할 수 없습니다. AppMaster 의 시각적 BP Designer를 사용하면 사용자는 AI 기반 애플리케이션의 기초를 형성하는 데이터 모델, 비즈니스 로직 및 REST API를 생성할 수 있습니다. 이러한 모델의 성능을 분석하고 최적화하기 위한 교차 검증 기술을 통합함으로써 사용자는 특정 요구 사항에 맞는 확장 가능하고 예측 가능한 고품질 애플리케이션을 효율적으로 배포할 수 있습니다.
결론적으로 교차 검증은 AI 및 ML 기반 애플리케이션을 평가하고 미세 조정하는 데 없어서는 안 될 방법입니다. 신뢰할 수 있는 고성능 AI 애플리케이션에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 교차 검증과 같은 강력한 평가 기술에 대한 필요성도 높아질 것입니다. 따라서 AppMaster no-code 플랫폼을 사용하든 다른 접근 방식을 사용하든 상관없이 모델 개발 및 평가 프로세스에 교차 검증을 적절하게 통합하면 광범위한 산업 및 사용 사례에 걸쳐 보다 정확하고 안정적이며 확장 가능한 AI 애플리케이션을 만드는 데 기여할 것입니다.
